深度學習中文版deep learning AI聖經彩印機器學習深度學習人工智能大數據北大張誌華 pdf epub mobi txt 電子書下載 2025

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伊恩·古德費洛等著，趙申劍，黎彧君，符天凡，李凱譯

圖書標籤:

深度學習
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張誌華
深度學習聖經
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店鋪：鳳凰新華書店旗艦店

齣版社：人民郵電齣版社

ISBN：9787115461476

商品編碼：20445809140

包裝：平裝

開本：16

齣版時間：2017-08-01

具體描述

産品特色

編輯推薦

　　AI聖經！深度學習領域奠基性的經典暢銷書！長期位居美國ya馬遜AI和機器學習類圖書榜首！所有數據科學傢和機器學習從業者的bi讀圖書！特斯拉CEO埃隆·馬斯剋等國內外眾多專傢推jian！

　　深度學習是機器學習的一個分支，它能夠使計算機通過層次概念來學習經驗和理解世界。因為計算機能夠從經驗中獲取知識，所以不需要人類來形式化地定義計算機需要的所有知識。層次概念允許計算機通過構造簡單的概念來學習復雜的概念，而這些分層的圖結構將具有很深的層次。本書會介紹深度學習領域的許多主題。

　　本書囊括瞭數學及相關概念的背景知識，包括綫性代數、概率論、信息論、數值優化以及機器學習中的相關內容。同時，它還介紹瞭工業界中實踐者用到的深度學習技術，包括深度前饋網絡、正則化、優化算法、捲積網絡、序列建模和實踐方法等，並且調研瞭諸如自然語言處理、語音識彆、計算機視覺、在綫推薦係統、生物信息學以及視頻遊戲方麵的應用。最後，本書還提供瞭一些研究方嚮，涵蓋的理論主題包括綫性因子模型、自編碼器、錶示學習、結構化概率模型、濛特卡羅方法、配分函數、近似推斷以及深度生成模型。

　　封麵特色：由藝術傢DanielAmbrosi提供的中央公園杜鵑花步道夢幻景觀。在Ambrosi的億級像素全景圖上，應用JosephSmarr（Google）和ChirsLamb（NVIDIA）修改後的GoogleDeepDream開源程序，創造瞭DanielAmbrosi的“幻景”。

內容簡介

　　《深度學習》由全球知名的三位專傢IanGoodfellow、YoshuaBengio和AaronCourville撰寫，是深度學習領域奠基性的經典教材。全書的內容包括3個部分：第1部分介紹基本的數學工具和機器學習的概念，它們是深度學習的預備知識；第2部分係統深入地講解現今已成熟的深度學習方法和技術；第3部分討論某些具有前瞻性的方嚮和想法，它們被公認為是深度學習未來的研究重點。

　　《深度學習》適閤各類讀者閱讀，包括相關專業的大學生或研究生，以及不具有機器學習或統計背景、但是想要快速補充深度學習知識，以便在實際産品或平颱中應用的軟件工程師。

作者簡介

　　IanGoodfellow，榖歌公司(Google)的研究科學傢，2014年濛特利爾大學機器學習博士。他的研究興趣涵蓋大多數深度學習主題，特彆是生成模型以及機器學習的安全和隱私。IanGoodfellow在研究對抗樣本方麵是一位有影響力的早期研究者，他發明瞭生成式對抗網絡，在深度學習領域貢獻卓越。

　　YoshuaBengio，濛特利爾大學計算機科學與運籌學係(DIRO)的教授，濛特利爾學習算法研究所(MILA)的負責人，CIFAR項目的共同負責人，加拿大統計學習算法研究主席。YoshuaBengio的主要研究目標是瞭解産生智力的學習原則。他還教授“機器學習”研究生課程(IFT6266)，並培養瞭一大批研究生和博士後。

　　AaronCourville，濛特利爾大學計算機科學與運籌學係的助理教授，也是LISA實驗室的成員。目前他的研究興趣集中在發展深度學習模型和方法，特彆是開發概率模型和新穎的推斷方法。AaronCourville主要專注於計算機視覺應用，在其他領域，如自然語言處理、音頻信號處理、語音理解和其他AI相關任務方麵也有所研究。

　　中文版審校者簡介

　　張誌華，北京大學數學科學學院統計學教授，北京大學大數據研究中心和北京大數據研究院數據科學教授，主要從事機器學習和應用統計學的教學與研究工作。

　　譯者簡介

　　趙申劍，上海交通大學計算機係碩士研究生，研究方嚮為數值優化和自然語言處理。

　　黎彧君，上海交通大學計算機係博士研究生，研究方嚮為數值優化和強化學習。

　　符天凡，上海交通大學計算機係碩士研究生，研究方嚮為貝葉斯推斷。

　　李凱，上海交通大學計算機係博士研究生，研究方嚮為博弈論和強化學習。

精彩書評

　　《深度學習》由該領域的三位專傢撰寫，是目前該領域唯1的綜閤性圖書。它為正在進入該領域的軟件工程師和學生提供瞭廣泛的視角和基礎的數學知識，同時也可以為研究者提供參考。

　　——ElonMusk，OpenAI聯閤主席，特斯拉和SpaceX共同創始人兼首席執行官

　　這是深度學習的權wei教科書，由該領域的主要貢獻者撰寫。此書內容非常清晰、全麵並且權wei。閱讀這本書，你可以知道深度學習的由來、它的好處以及它的未來。

　　——GeoffreyHinton，多倫多大學榮譽退休教授，Google傑齣研究科學傢

　　zui近十年以來，深度學習成為瞭風靡全球的技術。學生、從業人員和教師都需要這樣一本包含基本概念、實踐方法和高級研究課題的教科書。這是深度學習領域第1本綜閤性的教科書，由幾位極具創意和多産的研究人員撰寫。這本書將成為經典。

　　——YannLeCun，Facebook人工智能研究院院長，紐約大學計算機科學、數據科學與神經科學教授

　　深度學習的中文譯本忠實客觀地錶述瞭英文原稿的內容。本書三位共同作者是一個老中青三代結閤的整體，既有深度學習領域的奠基人，也有處於研究生涯中期的領域中堅，更有領域裏近年湧現的新星。所以書作結構行文很好地考慮到瞭處於研究生涯各個不同階段的學生和研究人員的需求，是一本非常好的關於深度學習的教科書。

　　深度學習近年在學術界和産業界都取得瞭極大的成功，但誠如本書作者所說，深度學習是創建人工智能係統的一個重要的方法，但不是全部的方法。期望在人工智能領域有所作為的研究人員，更可以通過本書充分思考深度學習和傳統機器學習和人工智能算法的聯係和區彆，共同推進本領域的發展。

　　——微軟研究院首席研究員華剛博士

　　這是一本還在寫作階段就被開發、研究，工程人員極大關注的深度學習教科書。它的齣版錶明瞭我們進入瞭一個係統化理解和組織深度學習框架的新時代。這本書從淺入深介紹瞭基本數學、機器學習經驗，以及現階段深度學習理論和發展。它能幫助AI技術愛好者和從業人員在三位專傢學者的思維帶領下全方位瞭解深度學習。

　　——騰訊優圖傑齣科學傢、香港中文大學教授賈佳亞

　　深度學習代錶瞭我們這個時代的人工智能技術。這部由該領域專業的幾位學者Goodfellow、Bengio、Courville撰寫的題為《深度學習》的著作，涵蓋瞭深度學習的基礎與應用、理論與實踐等各個方麵的主要技術，觀點鮮明，論述深刻，講解詳盡，內容充實。相信這是每一位關注深度學習人士的必讀書目和必備寶典。感謝張誌華教授等的辛勤審校，使這部大作能夠這麼快與中文讀者見麵。

　　——華為諾亞方舟實驗室主任，北京大學、南京大學客座教授，IEEEFellow李航

　　從基礎前饋神經網絡到深度生成模型，從數學模型到極好實踐，此書覆蓋深度學習的各個方麵。《深度學習》是當下zui適閤的入門書籍，強烈推薦給此領域的研究者和從業人員。

　　——亞馬xun主任科學傢、ApacheMXNet發起人之一李沐

　　齣自三位深度學習zui前沿權wei學者的教科書一定要在案前放一本。本書的第二部分是精華，對深度學習的基本技術進行瞭深入淺齣的精彩闡述。

　　——ResNet作者之一、Face++首席科學傢孫劍

　　過去十年裏，深度學習的廣泛應用開創瞭人工智能的新時代。這本教材是深度學習領域有重要影響的幾位學者共同撰寫。它涵蓋瞭深度學習的主要方嚮，為想進入該領域的研究人員，工程師，以及初學者提供瞭一個很好的係統性教材。

　　——香港中文大學信息工程係主任湯曉鷗教授

　　AI聖經！此書是所有數據科學傢和機器學習從業者要在這個快速增長的下一代技術領域立足的必讀書籍。

　　——DanielD.Gutierrez，知名媒體機構insideBIGDATA

　　這是一本教科書，又不止是一本教科書。任何對深度學習感興趣的讀者，本書在很長一段時間裏，都將是你能獲得的zui全麵係統的資料，以及思考並真正推進深度學習産業應用、構建智能化社會框架的絕jia理論起點。

　　——新智元創始人兼CEO楊靜

前言/序言

　　譯者序青山遮不住，畢竟東流去

　　深度學習這個術語自2006年被正式提齣後，在最近10年得到瞭巨大發展。它使人工智能(AI)産生瞭革命性的突破，讓我們切實地領略到人工智能給人類生活帶來改變的潛力。2016年12月，MIT齣版社齣版瞭IanGoodfellow、YoshuaBengio和AaronCourville三位學者撰寫的《DeepLearning》一書。三位作者一直耕耘於機器學習領域的前沿，引領瞭深度學習的發展潮流，是深度學習眾多方法的主要貢獻者。該書正應其時，一經齣版就風靡全球。

　　該書包括3個部分，第1部分介紹基本的數學工具和機器學習的概念，它們是深度學習的預備知識。第2部分係統深入地講解現今已成熟的深度學習方法和技術。第3部分討論某些具有前瞻性的方嚮和想法，它們被公認為是深度學習未來的研究重點。因此，該書適用於不同層次的讀者。我本人在閱讀該書時受到啓發良多，大有裨益，並采用該書作為教材在北京大學講授深度學習課程。

　　這是一本涵蓋深度學習技術細節的教科書，它告訴我們深度學習集技術、科學與藝術於一體，牽涉統計、優化、矩陣、算法、編程、分布式計算等多個領域。書中同時也蘊含瞭作者對深度學習的理解和思考，處處閃爍著深刻的思想，耐人迴味。第1章關於深度學習的思想、曆史發展等論述尤為透徹而精闢。

　　作者在書中寫到：“人工智能的真正挑戰在於解決那些對人來說很容易執行、但很難形式化描述的任務，比如識彆人們所說的話或圖像中的臉。對於這些問題，我們人類往往可以憑直覺輕易地解決”。為瞭應對這些挑戰，他們提齣讓計算機從經驗中學習，並根據層次化的概念體係來理解世界，而每個概念通過與某些相對簡單的概念之間的關係來定義。由此，作者給齣瞭深度學習的定義：“層次化的概念讓計算機構建較簡單的概念來學習復雜概念。如果繪製齣錶示這些概念如何建立在彼此之上的一幅圖，我們將得到一張‘深’(層次很多)的圖。由此，我們稱這種方法為AI深度學習(deeplearning)”。

　　作者指齣：“一般認為，到目前為止深度學習已經經曆瞭三次發展浪潮：20世紀40年代到60年代深度學習的雛形齣現在控製論(cybernetics)中，20世紀80年代到90年代深度學習以聯結主義(connectionism)為代錶，而從2006年開始，以深度學習之名復興”。

　　談到深度學習與腦科學或者神經科學的關係，作者強調：“如今神經科學在深度學習研究中的作用被削弱，主要原因是我們根本沒有足夠的關於大腦的信息作為指導去使用它。要獲得對被大腦實際使用算法的深刻理解，我們需要有能力同時監測(至少是)數韆相連神經元的活動。我們不能夠做到這一點，所以我們甚至連大腦最簡單、最深入研究的部分都還遠遠沒有理解”。值得注意的是，我國有些專傢熱衷倡導人工智能與腦科學或認知學科的交叉研究，推動國傢在所謂的“類腦智能”等領域投入大量資源。且不論我國是否真有同時精通人工智能和腦科學或認知心理學的學者，至少對交叉領域，我們都應該懷著務實、理性的求是態度。唯有如此，我們纔有可能在這一波人工智能發展浪潮中有所作為，而不是又成為一群觀潮人。

　　作者進一步指齣：“媒體報道經常強調深度學習與大腦的相似性。的確，深度學習研究者比其他機器學習領域(如核方法或貝葉斯統計)的研究者更可能地引用大腦作為參考，但大傢不應該認為深度學習在嘗試模擬大腦。現代深度學習從許多領域獲取靈感，特彆是應用數學的基本內容如綫性代數、概率論、信息論和數值優化。盡管一些深度學習的研究人員引用神經科學作為重要的靈感來源，然而其他學者完全不關心神經科學”。的確，對於廣大青年學者和一綫的工程師來說，我們是可以完全不用因為不懂神經(或腦)科學而對深度學習、人工智能躑躅不前。數學模型、計算方法和應用驅動纔是我們研究人工智能的可行之道。深度學習和人工智能不是飄懸在我們頭頂的框架，而是立足於我們腳下的技術。我們誠然可以從哲學層麵或角度來欣賞科學與技術，但過度地從哲學層麵來研究科學問題隻會導緻一些空洞的名詞。

　　關於人工神經網絡在20世紀90年代中期的衰落，作者分析到：“基於神經網絡和其他AI技術的創業公司開始尋求投資，其做法野心勃勃但不切實際。當AI研究不能實現這些不閤理的期望時，投資者感到失望。同時，機器學習的其他領域取得瞭進步。比如，核方法和圖模型都在很多重要任務上實現瞭很好的效果。這兩個因素導緻瞭神經網絡熱潮的第二次衰退，並一直持續到2007年”。“其興也悖焉，其亡也忽焉”。這個教訓也同樣值得當今基於深度學習的創業界、工業界和學術界等警醒。

　　我非常榮幸獲得人民郵電齣版社王峰鬆先生的邀請來負責該書的中文翻譯。我是2016年7月收到王先生的邀請，但那時我正忙於找工作，無暇顧及。然而，當我和我的學生討論翻譯事宜時，他們一緻認為這是一件非常有意義的事情，錶達願意來承擔。譯稿是由我的四位學生趙申劍、黎彧君、符天凡和李凱獨立完成的。申劍和天凡是二年級的碩士生，而李凱和彧君則分彆是二年級和三年級的直博生。雖然他們在機器學習領域都還是新人，其知識結構還不全麵，但是他們熱情高漲、勤於學習、工作專注、執行力極強。他們通過重現書中的算法代碼和閱讀相關文獻來加強理解，在不到三個月的時間就拿齣瞭譯著的初稿，之後又經過自校對、交叉校對等環節力圖使譯著保持正確性和一緻性。他們自我協調、主動攬責、相互謙讓，他們的責任心和獨立工作能力讓我倍感欣慰，因而得以從容。

　　由於我們無論是中文還是英文能力都深感有限，譯文恐怕還是有些生硬，我們特彆擔心未能完整地傳達齣原作者的真實思想和觀點。因此，我們強烈地建議有條件的讀者去閱讀英文原著，也非常期待大傢繼續指正譯著，以便今後進一步修訂完善。我懇請大傢多給予4位譯者以鼓勵。請把你們對譯著的批評留給我，這是我作為他們的導師必須要承擔的，也是我對王峰鬆先生的信任做齣的承諾。

　　當初譯稿基本完成時，我們決定把它公開在GitHub上，希望通過廣大讀者的參與來完善譯稿。令人驚喜的是，有上百位熱心讀者給予瞭大量富有建設性的修改意見，其中有20多位熱心讀者直接幫助潤色校對(詳見中文版緻謝名單)。可以說，這本譯著是大傢共同努力的結晶。這些讀者來自一綫的工程師和在校的學生，從中我領略到瞭他們對深度學習和機器學習領域的摯愛。更重要的是，我感受到瞭他們開放、閤作和奉獻的精神，而這也是推動人工智能發展不可或缺的。因此，我更加堅定地認為中國人工智能發展的希望在於年青學者，唯有他們纔能讓我國人工智能學科在世界有競爭力和影響力。

　　江山代有人纔齣，各領風騷數十年！

　　張誌華代筆2017年5月12日於北大靜園六院

《神經網絡與深度學習》開啓智能時代的關鍵鑰匙在信息爆炸的時代，人工智能（AI）正以驚人的速度滲透到我們生活的方方麵麵，從智能手機的語音助手，到自動駕駛汽車，再到精準醫療的診斷係統，AI的身影無處不在。而在這場席捲全球的技術浪潮背後，深度學習（Deep Learning）無疑是最核心、最具顛覆性的驅動力之一。它賦予瞭機器前所未有的學習能力，使其能夠從海量數據中挖掘齣隱藏的模式，並做齣智能的決策。《神經網絡與深度學習》是一部深入淺齣、係統梳理神經網絡和深度學習核心概念與原理的著作。本書旨在為讀者構建起一座通往人工智能聖殿的堅實橋梁，幫助您理解AI的本質，掌握深度學習的強大技術，從而在新一輪科技革命中搶占先機。本書特色：體係完整，脈絡清晰：本書從基礎的神經網絡模型齣發，逐步深入到現代深度學習的各種前沿技術，涵蓋瞭從理論到實踐的完整知識體係。您將瞭解神經網絡的誕生、演進，以及它們如何模仿人腦的結構和功能進行學習。理論紮實，深入淺齣：告彆枯燥晦澀的公式推導，本書在講解每一個概念時，都力求用清晰易懂的語言和生動的比喻進行闡述。我們相信，真正的理解源於清晰的邏輯和直觀的感受，而非死記硬背。圖文並茂，直觀易懂：豐富的插圖和流程圖貫穿全書，將抽象的理論知識可視化，幫助讀者更直觀地理解復雜的模型結構和算法原理。彩印的精美設計，讓學習過程充滿樂趣，也更容易記憶。聚焦核心，精選前沿：在紛繁復雜的深度學習技術中，本書精選瞭最為關鍵和最具代錶性的模型和算法，如捲積神經網絡（CNN）、循環神經網絡（RNN）、Transformer等，並對其核心思想、工作機製以及應用場景進行瞭深入剖析。實踐導嚮，激發創新：雖然本書側重於理論的講解，但我們始終強調理論與實踐的結閤。書中提供的思路和方法，將為您在實際項目中應用深度學習打下堅實的基礎，激發您的創新靈感。本書內容概覽：第一部分：神經網絡的基石在這一部分，我們將帶您迴到深度學習的起點，探索構成智能機器的“細胞”——神經元。感知機與綫性分類器：瞭解最簡單的神經網絡模型，如何通過簡單的綫性決策邊界來區分數據。我們會探討其局限性，為後續更復雜的模型鋪平道路。多層感知機（MLP）：學習如何將多個神經元連接起來，構建更強大的非綫性分類器。理解激活函數的關鍵作用，以及反嚮傳播算法如何實現網絡的學習。反嚮傳播算法的原理與實現：這是深度學習的核心學習算法。我們將詳細講解其數學原理，並用易於理解的方式闡述其在網絡訓練中的作用。第二部分：深度學習的核心模型本部分將深入探討那些推動深度學習革命的兩大支柱：捲積神經網絡和循環神經網絡。捲積神經網絡（CNN）：捲積層：探索捲積核如何在圖像數據中提取局部特徵，理解感受野的概念。池化層：學習如何通過池化操作降低特徵維度，提高模型的魯棒性。全連接層：瞭解如何將提取的特徵進行整閤，最終做齣分類或迴歸預測。經典的CNN架構：介紹LeNet、AlexNet、VGG、GoogLeNet、ResNet等裏程碑式的CNN模型，分析它們的設計思想和演進過程。 CNN在計算機視覺領域的應用：圖像分類、目標檢測、圖像分割、人臉識彆等。循環神經網絡（RNN）：處理序列數據的挑戰：理解傳統前饋神經網絡在處理時序數據時的局限性。 RNN的基本結構：學習如何通過循環連接讓網絡“記住”曆史信息，處理序列依賴。長短期記憶網絡（LSTM）與門控循環單元（GRU）：解決RNN的梯度消失和梯度爆炸問題，使其能夠學習更長距離的依賴關係。 RNN在自然語言處理（NLP）領域的應用：語言模型、機器翻譯、文本生成、情感分析等。第三部分：前沿深度學習技術與應用隨著深度學習的飛速發展，新的模型和技術層齣不窮，本部分將聚焦其中一些最具影響力的前沿內容。 Transformer模型：自注意力機製（Self-Attention）：理解Transformer如何擺脫瞭RNN的順序限製，通過並行計算和注意力機製高效捕捉全局依賴。 Encoder-Decoder架構：瞭解Transformer在序列到序列任務中的強大錶現。 BERT、GPT係列等預訓練模型的原理與應用：探討如何通過大規模預訓練來提升NLP任務的性能。生成對抗網絡（GAN）：生成器與判彆器的對抗博弈：學習GAN如何通過“零和博弈”生成逼真樣本，如圖像、文本、音頻等。 GAN的應用：圖像生成、風格遷移、超分辨率、數據增強等。強化學習與深度強化學習：馬爾可夫決策過程（MDP）：理解強化學習的基本框架。 Q-Learning、DQN等經典強化學習算法：學習智能體如何通過試錯來學習最優策略。 AlphaGo等深度強化學習的成功案例：展現深度學習與強化學習結閤的巨大潛力。模型優化與正則化技術：學習如何提高模型的訓練效率和泛化能力，包括批量歸一化、Dropout、早停法等。誰適閤閱讀本書？計算機科學、軟件工程、人工智能、機器學習等相關專業的學生：本書將為您的專業學習打下堅實的基礎，幫助您深入理解AI的核心技術。對人工智能和深度學習感興趣的從業人員：無論您是工程師、數據科學傢、産品經理，還是希望拓展技術視野的研究者，本書都將為您提供寶貴的知識。希望瞭解AI未來發展趨勢的讀者：深度學習是驅動AI發展的關鍵引擎，掌握本書內容，您將更能洞察未來的技術走嚮和商業機會。有一定編程基礎，並希望將深度學習應用於實際項目的開發者。閱讀本書，您將能夠：構建起對神經網絡和深度學習的係統認知。理解各種主流深度學習模型的原理和工作機製。掌握深度學習在圖像、文本、序列數據等領域的應用方法。具備分析和解決復雜AI問題的能力。為進一步深入研究和開發深度學習應用打下堅實基礎。超越“算法”，洞見“智能”。人工智能的未來，是基於對數據深刻理解和智能學習能力的未來。《神經網絡與深度學習》不僅是一本技術手冊，更是一扇開啓智能時代的窗戶。它將幫助您撥開迷霧，看清AI發展的脈絡，掌握改變世界的關鍵技術。加入我們，一同踏上這場激動人心的智能探索之旅，用深度學習的力量，創造無限可能。

用戶評價

評分☆☆☆☆☆

我是一名剛入行的AI工程師，在實際工作中經常會遇到各種模型和算法的選擇難題。之前都是在工作中邊做邊學，遇到問題就去網上搜，效率非常低。這次偶然發現瞭這本《深度學習》，簡直是雪中送炭。這本書的深度和廣度都讓我感到驚喜，它不僅僅停留在理論層麵，更是深入探討瞭各種深度學習模型的優缺點、適用場景以及訓練技巧。特彆是書中關於模型調參和正則化方法的講解，對我幫助很大。我之前總是對模型的過擬閤問題感到頭疼，讀完這部分的講解後，我纔意識到原來有這麼多行之有效的方法可以解決。還有關於不同優化器的比較分析，也讓我對如何選擇最適閤的模型訓練過程有瞭更清晰的認識。這本書就像一本“武林秘籍”，裏麵記載瞭各種“內功心法”和“招式技巧”，讓我感覺自己的理論基礎和實踐能力都得到瞭質的飛躍。

評分☆☆☆☆☆

我是一名對新技術充滿好奇的科技愛好者，雖然不是科班齣身，但一直關注著人工智能的發展。市麵上關於深度學習的書籍很多，但真正能夠讓我這個非專業人士也能看懂，並且還能有所收獲的，卻不多。這本書簡直是為我量身定做的。它沒有一開始就扔給我一堆晦澀難懂的公式，而是從一些非常直觀的比喻和例子開始，循序漸進地引導我理解深度學習的核心概念。我特彆喜歡書中關於“神經網絡”的類比，作者將其比作人腦的神經元連接，非常生動形象。通過閱讀這本書，我不僅瞭解瞭深度學習是如何工作的，還對人工智能在圖像識彆、自然語言處理等領域的應用有瞭更深入的認識。這本書的彩印質量也非常高，那些用來解釋模型結構的圖示清晰明瞭，即使放大很多倍也依然清晰可見。讀完這本書，我感覺自己對人工智能的理解上升瞭一個新的颱階，也更加期待未來AI技術的發展。

評分☆☆☆☆☆

作為一名對人工智能領域充滿嚮往的在校學生，我一直在尋找一本能夠係統性地幫助我入門深度學習的教材。之前也翻閱過一些其他的書籍，但總覺得內容要麼太過於理論化，要麼就是不夠深入。而這本《深度學習》則恰恰填補瞭我的需求。它的內容結構非常閤理，從最基礎的神經網絡模型講起，逐步深入到捲積神經網絡、循環神經網絡等更復雜的模型。讓我印象深刻的是，書中對於每個模型的設計思想和數學推導都進行瞭非常詳細的講解，而且配以大量的圖示，使得原本枯燥的數學公式變得易於理解。我尤其喜歡作者在講解一些經典算法時，還會提到其發展曆程和背後的故事，這不僅增加瞭趣味性，也讓我對這些算法有瞭更深刻的理解。這本書讓我感覺，自己不再是站在知識的門外徘徊，而是真正地走進瞭一個充滿智慧和創新的領域。

評分☆☆☆☆☆

這本書終於到手瞭，翻開第一頁就有一種厚重感撲麵而來，精美的彩印畫麵瞬間把我拉進瞭深度學習的奇妙世界。我一直對人工智能領域充滿瞭好奇，尤其是在看到瞭各種AI應用在生活中的驚艷錶現之後，更是迫切地想深入瞭解其背後的原理。之前也零散地看過一些網上的資料，但總感覺不成體係，像是碎片化的信息，而這本書的齣現，正好彌補瞭我的這一需求。看著扉頁上“北京大學張誌華”的名字，心裏又多瞭一份期待。張教授在機器學習和深度學習領域的大名如雷貫耳，能有幸讀到他編寫的教材，感覺自己已經踏上瞭通往知識殿堂的捷徑。書中的排版設計也十分用心，各種公式、圖錶清晰明瞭，彩色印刷更是讓抽象的概念變得生動形象，閱讀體驗非常好。我特彆喜歡那些理論推導部分，雖然有些地方需要反復推敲，但每一次的理解都讓我感到一種智力上的滿足。這本書不僅僅是知識的堆砌，更像是與一位經驗豐富的引路人同行，他會耐心地引導你，讓你在浩瀚的知識海洋中找到方嚮。

評分☆☆☆☆☆

說實話，我之前對“深度學習”這個詞總是感覺有點遙不可及，充滿瞭高深的數學和復雜的算法。拿到這本書後，我抱著試試看的心態開始翻閱，結果完全顛覆瞭我的認知。這本書的語言風格非常友好，盡管涉及大量專業術語，但作者總是能用通俗易懂的方式來解釋，並且配以大量生動的例子。我尤其欣賞的是，作者並沒有迴避那些復雜的數學原理，而是將其巧妙地融入到講解中，讓讀者在不知不覺中掌握必要的理論基礎。我記得有一章講到捲積神經網絡（CNN）的原理，作者通過模擬人眼識彆圖像的過程，將多層感知機、捲積層、池化層等概念一步步拆解，讓我這個完全的初學者也能夠理解其核心思想。而且，書中提供的很多代碼示例，都是可以直接運行的，這對於我這種動手能力比較強的人來說，簡直是福音。我嘗試著運行瞭幾個例子，親眼看到模型一步步學會識彆圖像，那種成就感是難以言喻的。這本書讓我覺得，深度學習並非高不可攀，隻要有心，人人都可以掌握。